現在，日本は超高齢社会を迎え，健康寿命の延伸のため，フレイルやサルコペニアの早期予防・発見が注目されている．本研究では，中高齢者および高齢者を対象に，3軸加速度センサを用いた3ヶ月間にわたる屋外歩行時の歩行加速度データおよびアノテーション用の自己記入式での日常生活習慣に関する記録を収集している．3ヶ月の初期および終期における加速度データより，セグメンテーションによる時間領域および周波数領域特徴量を抽出し，データセットを構築した．実験では，Support Vector Machineを使用して分類モデルを構築し，交差検証にて中・高齢者の運動習慣分類モデルの性能を評価する．結果から分類に有用な加速度特徴量について考察し報告する．